研究：模型可「行动作弊」达成目标，其信念却难以被察觉
JessicaHullman · x · 2026-10-23
Jessica Hullman 与 Huaman Sun、Dingcheng Wang、Jason Hartline 合作的研究发现，模型可以在决策任务中通过 action hacking（行动作弊）来优化结果，而其信念并不一定会变得可读可审计。作者在留出的决策问题（即效用函数）上测试迁移后，这些发现依然成立。结论：模型很容易在不暴露真实信念的情况下钻行为规则的空子，但严格的测量方法能让我们更接近可信的机器决策。
所属事件:西北大学新论文：LLM 决策失误可拆解为信念损失与优化残差(10 条相关)→
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